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文檔簡介
多目標優(yōu)化下基于分析圖像的二氧化硅熔融表征模型獲獎科研報告
摘
要:本文建立了一個基于平面直角坐標系的硅熔融圖像表征研究。將使用Python編程來定位和識別色塊原理和先進的CAD繪圖工具,并對114組CCD照片進行放大處理。在不同的時間點上獲得關于硅的位置、周長和面積的數(shù)據。采用最小二乘多項式擬合和函數(shù)擬合多項式插值公式,建立了描述融合過程中運動軌跡和融合特性的多目標優(yōu)化模型。
首先,建立平面直角坐標系?;赑ython定位的色塊識別原理在1500攝氏度的熔融狀態(tài)下定位111個質心位置。經過聚類分析,得到了以(x,y)表示的三組數(shù)據集。然后用最小二乘多項式擬合。然后引入跟蹤方程進行分析。再者,利用先進的CAD計算機繪圖工具,經過精確處理,得到了111組的熔化區(qū)和周長的具體數(shù)據。對于形狀,經過系統(tǒng)采樣后,采用CAD進行圖像處理。觀察形狀隨時間變化。最后,通過多目標分析比較,得出我國觀測區(qū)的特征變化是觀察的最佳指標。
關鍵詞:多目標優(yōu)化;MATLAB;最小二乘多項式擬合
1.問題背景
鐵尾礦的熔融特性可以用SiO2融化。但是,當熔池的熔化溫度超過1500°C時,常規(guī)測試設備的使用壽命變得非常短,為了解決這一問題,國內外相關研究小組首次采用了具有放大倍數(shù)的CCD視頻拍攝系統(tǒng)。它可以獲得實時動態(tài)數(shù)據,并通過視頻分析得到了實時熔化速度。尾礦的加入和熱補償為高爐渣的直接成纖工藝提供了指導。定性地分析鐵尾礦的熔融中心軌跡,以便對高溫下的熔融軌跡進行更清晰的分析,以便后續(xù)的后續(xù)研究,達到更準確的觀察和分析目的,從而獲得更好的鐵尾礦硅精煉工藝。
2.軌跡方程的建立
通過以上分析,可以得出結論:在CCD視頻拍攝的出射圖像的左上角建立了一個平面矩形系統(tǒng),如圖1所示,利用PythonOpenCV可視化繪圖工具獲得了111個可識別二氧化硅粒子的坐標。
然而,由于數(shù)據量過大,在分析中容易產生誤差,而在分析中則相對困難操作。因此根據時間的推移和對粒子的一般觀測,利用聚類分析方法將111組數(shù)據逐一分成三部分分析結果。根據離散數(shù)據,使用最小二乘模型進行多項式擬合。
3.鐵尾礦位置分析
從擬合度的角度來看,擬合度比較大,所以用MATLAB制作散點圖,這些散點圖與最小二乘法計算的多項式擬合度都很好方法。圖2是整個熔煉過程前三分之一鐵尾礦位置的MATLAB散點圖。從圖中可以看出,幾乎大部分點都在曲線上,因此用該多項式擬合的曲線可以作為該時期的軌跡方程。
第二階段熔化的散點圖,在這一階段,當其它物質熔融程度最高時,擬合曲線與得到的軌跡方程曲線擬合得不太緊密。熔融最后階段的散射圖,雖然離散點較多,但擬合程度在線或較大,對于高溫熔化體給出了良好的軌跡方程,并與軌跡方程配合建立,不僅給出了良好的軌跡方程,而且還可以很好的對鐵尾礦熔融硅進行軌跡預測,從而達到建模的真正目的。
4.區(qū)域變化特征
從CCD變焦效果視頻1秒拍攝的114張照片中,可以清楚地看到114秒間隔前后的面積變化,但由于時間較長,實際生產中的能耗會增加。因此,經過系統(tǒng)的抽樣處理,以固定的時間間隔獲得了一些數(shù)據,如下表所示:
表后數(shù)據分析。眾所周知,隨著時間的推移,面積變化規(guī)律是逐漸減小的。為了更直觀地觀察整個抽樣過程的趨勢,將建立一個以數(shù)字(x)為自變量,面積為因變量的二維折線圖,如下圖3所示。
從折線圖可以看出。隨著時間的推移,面積逐漸減小并減小到0;多段線的坡度表明,在周期的前半段,多段線的坡度更大,表明對象的面積減小得更快。下半部分的較低坡度表示對象的面積緩慢減小。然而,眾所周知,抽樣測試只是對結果的預測。結果不一定準確,因此使用先進的CAD軟件對111組可觀測照片進行分析。得到了111組實時區(qū)域的計算值。
5.結論
本文使用模型是目前數(shù)據擬合模型中精度最高的模型之一;它通俗易懂,使用簡單,使用方便,方便公眾;它還可以與其他模型相結合,如多目標優(yōu)化,可以帶來更準確的結果和最有效的預測。利用多目標優(yōu)化模型在很大程度上解釋了數(shù)據的合理性和整體數(shù)據的有效性,并對實驗得到的相應數(shù)據進行了合理利用。有相關因素導致其他項目不適用。它考慮了所有提到的優(yōu)化點,為實際生產提供預測和指導。
本文給出的最小二乘擬合多項式模型描述了熔化軌跡方程。這種方法不僅適用于熔融,也適用于其他熔融材料,只需對熔化過程中的照片進行分析,即可得到最小的數(shù)據。用二次擬合的方法可以得到相應的軌跡數(shù)據實用。本文
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